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Lernen ohne Lehrer: Wie Maschinen ganz alleine aus Daten lernen

Vortrag am 26.11.2019

Kurzbeschreibung

Die meisten Machine-Learning-Anwendungen benötigen heutzutage noch einen Lehrer in Form einer speziellen Trainingsmenge ("supervised learning"). Solch eine Trainingsmenge besteht beispielsweise aus einem Stapel Tierfotos zusammen mit der (oft manuell von einem Menschen) hinzugefügten Information, welches Tier auf dem jeweiligen Foto abgebildet ist. Das Generieren einer adäquaten Trainingsmenge ist in echten Anwendungen oftmals zu aufwendig und manchmal auch gar nicht möglich.

Deshalb gewinnt das Lernen ohne Lehrer immer mehr an Bedeutung. Im Rahmen des unüberwachten Lernens ("unsupervised learning") lernt die Maschine rein aus den vorhandenen Daten, ohne dass ein Mensch weitere Informationen hinzugegeben hätte. Wie das funktioniert, wird im Vortrag erklärt - inklusive Anwendungsbeispielen wie die Entdeckung von Kreditkartenbetrug oder dem selbständigen Erlernen von Computerspielen. Zusätzlich werden Hinweise gegeben, wie man selbst Lernen ohne Lehrer mit Hilfe der frei verfügbaren Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow implementieren kann.

Termin

hat bereits stattgefunden

Dozent

Dr. Thomas Frontzek ist geschäftsführender Gesellschafter der TEDSoft GmbH (Hauptgeschäftsfelder: Entwicklung anspruchsvoller Individualsoftware, Beratung u.a. zu Anwendungen des Maschinellen Lernens), mehrfacher Unternehmensgründer, GFU-Dozent (u.a. der Data Science Business Academy) und Lehrbeauftragter der Hochschule Fresenius (Statistik, Mathematik). Herr Dr. Frontzek promovierte auf dem Gebiet der Neuroinformatik und beschäftigt sich im Rahmen seiner Tätigkeit für die TEDSoft GmbH u.a. mit Beratungs- und Software-Projekten, bei denen auch Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz kommen.

Ort

GFU Cyrus AG
Am Grauen Stein/Taubenholzweg 1
51105 Köln-Deutz

Dauer

1 Stunde

Preis

kostenfrei


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